Laporan Biostatistik_kinasih. N_04174558(1).pdf

Makalah Biostatistik

LAPORAN TUGAS BIOSTATISTIK Ditulis untuk memenuhi tugas mata kuliah Biostatistik Dosen Pengampu : Yulian Endarta, S. KM., M. Kes

Disusun Oleh : Kinasih Nurfadhilah Kelas

04174558 (C/ KP/ 3)

PROGRAM STUDI ILMU KEPERAWATAN SEKOLAH TINGGI ILMU KESEHATAN SURYA GLOBAL YOGYAKARTA 2018

A. DESCRIPTIVES

1. Data dari excel yang sudah dicopy, kemudian klik “Analyze”  klik “Descriptives”.

2. Semua variabel dipindahin ke kanan.

3. Klik “options”, kemudian di centang semua. Kecuali yang display order hanya di centang yang variable list saja. Kemudian klik continue.

4. Jika sudah, klik OK.

5. Hasil dari descriptive diberi keterangan.

B. FREQUENCES

1. Klik “Analyze”  klik “Descriptives”, kemudian klik Frequences.

2. Masukkan semua variabel ke sisi sebelah kanan.

3. Klik Statistics, centang semuanya kecuali “percentils” dan “values”.

4. Hasil dari frekuensi

PENGUJIAN NORMALITAS DATA

1. Klik “Analyze”, kemudian akan muncul beberapa pilihan seperti gambar diatas.

2. Arahkan kursor pada pilihan “Descriptive Statistics”  klik “Explore”.

3. Kemudian akan muncul beberapa pilihan, kita gunakan contoh memakai 1 variabel, yaitu variabel motivasi. Pindahkan variabel motivasi ke kotak kanan dengan klik tanda panah kanan.

4. Klik “Satistict”, kemudian centang semua pilihan yang ada di kotak tersebut  klik continue.

5. Pindahkan kursor di bawahnya dan klik “Plots”  centang pada kotak “Histogram” dan “Normally plots with tests”  klik continue.

6. Jika statistics dan plots sudah diatur, pastikan “Both” sudah dilingkarin  klik OK.

7. Hasilnya akan seperti pada gambar diatas. Hasil 1 (Case Processing Summary dan Descriptives).

8. Hasil 2 (M- Estimators dan Percentiles).

9. Hasil 3 (Extreme Values dan Tests of Normality).

10. Hasil 4 (Histogram tentang Motivasi).

11. Hasil 5 (Keterangan tentang Histogram Motivasi).

12. Hasil 6 (Normal Q-Q Plot of Motivasi).

13. Hasil 7 (Detrended Normal Q-Q Plot of Motivasi).

14. Hasil 8 (Observed Value).

15. Kemudian copy pada bagian “Descriptives” dan paste di word. Hitung nilai Skewness dan Kurtosis. Jika hasilnya diantara -2 sampai 2 berarti data berdistribusi normal. (yang ditulis hanya data normal) dengan RUMUS (Skewness : Stn. Error)

HASIL EXPLORE 6 VARIABEL Descriptives Statistic Motivasi

Mean

3.63

95% Confidence Interval for

Lower Bound

3.49

Mean

Upper Bound

3.76

5% Trimmed Mean

3.64

Median

4.00

Variance

.238

Std. Deviation

.488

Minimum

3

Maximum

4

Range

1

Interquartile Range

1

Skewness Kurtosis Etos Kerja

Lingkungan

Std. Error

Mean

.068

-.543

.333

-1.776

.656

3.61

.075

95% Confidence Interval for

Lower Bound

3.46

Mean

Upper Bound

3.76

5% Trimmed Mean

3.64

Median

4.00

Variance

.283

Std. Deviation

.532

Minimum

2

Maximum

4

Range

2

Interquartile Range

1

Skewness

-.866

.333

Kurtosis

-.405

.656

3.59

.080

Mean 95% Confidence Interval for

Lower Bound

3.43

Mean

Upper Bound

3.75

5% Trimmed Mean

3.64

Median

4.00

Variance

.327

Std. Deviation

.572

Minimum

2

Maximum

4

Range

2

Interquartile Range

1

Skewness

Kompetensi

Kepuasan

Kinerja

-1.028

.333

Kurtosis

.117

.656

Mean

3.53

.076

95% Confidence Interval for

Lower Bound

3.38

Mean

Upper Bound

3.68

5% Trimmed Mean

3.55

Median

4.00

Variance

.294

Std. Deviation

.542

Minimum

2

Maximum

4

Range

2

Interquartile Range

1

Skewness

-.512

.333

Kurtosis

-.954

.656

3.51

.090

Mean 95% Confidence Interval for

Lower Bound

3.33

Mean

Upper Bound

3.69

5% Trimmed Mean

3.57

Median

4.00

Variance

.415

Std. Deviation

.644

Minimum

2

Maximum

4

Range

2

Interquartile Range

1

Skewness

-.972

.333

Kurtosis

-.089

.656

3.67

.067

Mean 95% Confidence Interval for

Lower Bound

3.53

Mean

Upper Bound

3.80

5% Trimmed Mean

3.69

Median

4.00

Variance

.227

Std. Deviation

.476

Minimum

3

Maximum

4

Range

1

Interquartile Range

1

Skewness Kurtosis

-.729

.333

-1.531

.656

Analisisnya: Jika nilai Skewness dan Kurtosis diantara -2 sampai 2 berarti data berdistribusi normal. (yang ditulis hanya data normal) dengan RUMUS (Skewness : Stn. Error) 

Dalam kasus ini nilai Skewness untuk motivasi -1,6 (nomal)

 Nilai Kurtosis untuk etos kerja adalah -0,6 (normal)  Nilai Kurtosis untuk lingkungan adalah 0,17 (normal)  Nilai Skewness untuk kompetensi adalah -1,5 (normal)  Nilai Kurtosis untuk kompetensi adalah -1,45 (normal) o

Nilai Kurtosis untuk kepuasan adalah -0,1 (normal) PENGUJIAN REGRESSION  LINEAR

1. Dari data excel yang sudah di copy di spss, klik “Descriptives Statistics”  klik “Crosstabs”.

2. Masukkan variabel kinerja (y1) ke “Row(s)” dan untuk ke 5 variabel (x) ke “Column(s)”. Kemudian klik OK.

3. Cara kedua bisa juga pakai “Regression”  “Linear”.

4. Masukkan variabel kinerja (y1) ke “Row(s)” dan untuk ke 5 variabel (x) ke “Column(s)”. Kemudian klik OK. (seperti pada cara no.2).

5. Hasil dari Regression, untuk menentukan apakah ada hubungan atau tidak terhadap kinerja perawat di Rumah Sakit Islam Yogyakarta PDHI.

6. Hasil Regression yang lebih lengkap ada pada kesimpulan di atas. UJI NORMAL MEMAKAI T- TEST

1. Klik “Compares Means”  Klik “Paired- Samples T Test”.

2. Masukkan variabel fleksi lutut kanan pre ke variable 1 dan fleksi lutut kanan post ke variable 2.

3. Hasil dari T- Test

UJI TIDAK NORMAL MEMAKAI WILCOXON

1. Klik “Nonparametrics Tests”  Klik “Legacy Dialogs”  kemudian Klik “2 Releated Samples”.

2. Muncul kotak dialog, pilih “Option”, pada missing values klik yang atas/ “Exclude cases pairwise”. Kemudian klik continue.

3. Pastikan yang dimasukkan di variables tadi adalah variabel motivasi (x1) dan variabel kinerja (y1).

4. Hasil dari uji Wilcoxon.

1. Hubungan motivasi dengan kinerja perawat di RS PDHI Jogja X: interval Y: interval UNIVARIATE (X nya 1) BIVARIATE (X nya 2) MULTIVARIATE (X nya banyak) Distribusi Frekuensi Uji Normalitas Data Correlations Motivasi Motivasi

Pearson Correlation

Kinerja 1

.401**

Sig. (2-tailed) N Kinerja

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

.004 51

51

.401**

1

.004 51

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

KESIMPULAN: P value < 0,05 0,004 < 0,05 jadi ada hubungan antara motivasi perawat dengan kinerja perawat di RS PDHI 2. Hubungan etos kerja dengan kinerja perawat di RS PDHI Jogja X: Ordinal Y: Ordinal

51

NONPARAMETRICS CORRELATIONS Correlations Etos Kerja Spearman's rho

Etos Kerja

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

Kinerja

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

Kinerja

1.000

.580**

.

.000

51

51

.580**

1.000

.000

.

51

51

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

KESIMPULAN: P value < 0,05 = 5 % 0,000 < 0,05 jadi ada hubungan antara motivasi perawat dengan kinerja perawat di RS PDHI Jogja

3. Hubungan lingkungan terhadap kinerja perawat di RS PDHI Jogja

NONPARAMETRICS CORRELATIONS Correlations Lingkungan Kendall's tau_b

Lingkungan

1.000

.274*

.

.049

51

51

Correlation Coefficient

.274*

1.000

Sig. (2-tailed)

.049

.

51

51

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

Kinerja

Kinerja

N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

KESIMPULAN: P value < 0,05 = 5 % 0,049 < 0,05 jadi ada hubungan antara lingkungan perawat dengan kinerja perawat di RS PDHI Jogja